library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(htmlwidgets)
library(dygraphs)
library(plotly)
dados <- read.csv("../dados/series_from_imdb.csv",encoding="UTF-8")
dados <- dados %>% filter(series_name %in% c("Daredevil", "The Walking Dead", "Prison Break"))
prisonBreak <- dados %>% filter(series_name == "Prison Break")
TWD <- dados %>% filter(series_name == "The Walking Dead")
daredevil <- dados %>% filter(series_name == "Daredevil")
Introdução
Prison Break
Prison Break é uma série de televisão norte-americana de ação e suspense, transmitida originalmente pela Fox desde 29 de agosto de 2005. Em 2015, a Fox anunciou uma quinta temporada contendo 9 episódios, que estreou em 4 de abril de 2017. Considerando as 4 ultimas temporadas, confira as avaliações dos expectadores para os episódios de cada temporada.
d = prisonBreak %>%
ggplot(aes(x = season_ep, y = UserRating, color = as.character(season), label = Episode)) +
geom_line() +
geom_point(size=3)
ggplotly(d, tooltip = "label")
We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`
A qualidade das temporadas vem caindo ao longo da série, porém quase todos os episódios são avaliados entre 9 e 8. O episódio 21 “Go”, penultimo da primeira temporada tem a maior avaliação com 9,5. Já o episódio 73 “The Sunshine State”, da 4º temporada detem a menor avaliação com 7,8.
The Walking Dead
The Walking Dead é uma série de televisão dramática e pós-apocalíptica norte-americana, estreou no dia 30 outubro de 2010, no canal de televisão a cabo AMC, nos Estados Unidos. A série possui 7 temporadas finalizadas, confira a avaliação dos expectadores para os episódios de cada temporada.
TWD %>%
mutate(temporada = as.character(season)) %>%
ggplot(aes(x = season_ep, y = UserRating, color = temporada)) +
geom_line() +
geom_point()

O 9º episódio “No Way Out”, da 6º temporada se destaca com a maior nota da série com 9,7. A pior avaliação foi atribuida ao 6º episódio “Swear”, da 7º temporada com nota 5,7.
Daredevil
Daredevil é uma websérie americana criada para a Netflix por Drew Goddard que baseia-se no personagem de mesmo nome da Marvel. Veja a avaliação dos expectadores para os episódios de cada temporada.
daredevil %>%
mutate(temporada = as.character(season)) %>%
ggplot(aes(x = season_ep, y = UserRating, color = temporada)) +
geom_line() +
geom_point()

Todos os episódios da série estão avaliados entre 8,5 e 9,5. A 2º temporada se destaca com 3 episódios atingindo a maior avaliação, nota 9,5.
Qual série possui uma avaliação melhor no IMDB?
Considerando a mediana e as notas maximas e mínimas dos episódios de cada série, temos:
dados %>%
group_by(series_name) %>%
summarise(mediana = median(UserRating),
variancia = var(UserRating))
Daredevil possui a melhor avaliação no IMBD. A série apresenta uma mediana superior e se destaca por possuir 3 episódios atingindo a maior avaliação 9,5. Essas caracteristicas garantiram uma pequena vantagem para as demais, em resumo Daredevil proporcionalmente possui uma quantidade maior de episódios melhor avaliados avaliados.
Qual das séries tem menor regularidade na qualidade dos episódios?
dados %>%
ggplot(aes(x = as.character(series_name), y = UserRating)) +
geom_boxplot(outlier.color = NA) +
geom_jitter(width = .1, size = .5, alpha = .5, color = "blue")
Os boxplots das séries, mostram que The Walking Dead possui maior variância na avaliação de seus episódios. Mesmo considerando a avaliação dos epísódios por temporada, ainda sim The Walking Dead possui maior variância. Isto demonstra que a séria não matém uma regularidade na qualidade de seus episódios, sendo bem mais irregular que Daredevi ou Prison Break.
dados %>%
group_by(series_name, season) %>%
summarise(variancia = var(UserRating))
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